发布 Wiener-Hammerstein Process 数据集, 应用在 非线性控制系统、神经网络模型 领域

本次发布的数据集 Wiener-Hammerstein Process, 该数据集包含了来自Wiener-Hammerstein系统的时域输入输出测量数据，该系统是一种由两个LTI模块之间的静态非线性块组成的结构。该数据集用于评估AL-SSNN模型在与广义非线性模型和标准LTI模型比较时的性能表现。数据集总量为188,000个数据点（其中100,000个用于训练，88,000个用于测试），其任务是对非线性控制系统进行系统识别。

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